Browsing by Author "Kahraman, Nuri"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    E-ticarette kullanıcı davranışlarının veri madenciliği yöntemleriyle incelenmesi
    (Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013-06) Kahraman, Nuri; Tunga, M. Alper
    Elektronik ticaret, insan hayatına getirdiği kolaylıklardan dolayı dünya üzerinde çok yaygınlaşmıştır. Bu nedenle insanlar gün geçtikçe internet ortamlarından daha fazla ürün ve hizmet almaya başlamışlardır. Talep arttıkça da e-ticaret firmalarının sayıları artmış ve bu alanda kıyasıya bir rekabet ortamı oluşmuştur. Bu rekabet ortamında tüketiciyi yani e-ticaret kullanıcısını anlamak onların ne istediklerini tahmin etmek büyük önem kazanmıştır. E-ticaret gibi son yıllarda gelişen bir alan daha vardır ki adına veri madenciliği denmektedir. Şüphesiz ki günümüzde en önemli şey bilgidir. Teknolojinin gelişmesi ile paralel olarak büyük veritabanları oluşmuştur ve hayata dair her türlü veri bu veritabanlarında tutulmaya başlanmıştır. Böylece büyük veri yığınları meydana gelmiştir. Ancak bu büyük veri yığınları arasından sade ve duru bilgilere ulaşmak aynı oranda zorlaşmıştır. İşte tam bu nedenle veri madenciliği fikri ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği büyük ve anlaşılması güç olan veri yığınları içerisinden, insanların anlayabilecekleri ve kullanabilecekleri anlamlı verileri açığa çıkarmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, e-ticaret kullanıcılarının davranışlarını veri madenciliği yöntemlerini kullanarak incelemektir. Böylece tüketicilerin ne istediklerini, onları nelerin memnun edeceğini anlayabilmek mümkün olabilecektir. Bu çalışmaya konu olacak verileri elde etmek amacıyla bir anket çalışması düzenlenmiştir. Anket çalışması kullanıcıların demografik bilgilerini ve tüketici davranışlarını ölçmeye yönelik sorulardan oluşmaktadır. Daha sonra elde edilen veriler, SPSS İstatistik Programı ve SPSS Clementine Veri Madenciliği programı yardımıyla incelenmiştir. İncelemede kümeleme yaklaşımı ve birliktelik kuralı yaklaşımları tercih edilmiştir. Kümeleme yaklaşımında Kohonen algoritması, birliktelik kuralı yaklaşımında ise GRI (Generalized Rule Induction) algoritması kullanılmıştır.